整合分析多组学数据筛选疾病靶点的精准医学策略

• 作者: 丁楠 方向东 杨亚东 谢兵兵
• 来源期刊: 遗传
• 关键词: 基因组 转录组 表观遗传组 整合分析 疾病靶点
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 655-663
• 页数: 9页
• 字数: 5847字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16288/j.yczz.15-061

摘要

随着高通量测序技术的不断发展与完善,对于不同层次和类型的生物组学数据的获取及分析方法也日趋成熟与完善.基于单组学数据的疾病研究已经发现了诸多新的疾病相关因子,而整合多组学数据研究疾病靶点的工作方兴未艾.生命体是一个复杂的调控系统,疾病的发生与发展涉及基因变异、表观遗传改变、基因表达异常以及信号通路紊乱等诸多层次的复杂调控机制,利用单一组学数据分析致病因子的局限性愈发显著.通过对多种层次和来源的高通量组学数据的整合分析,系统地研究临床发病机理、确定最佳疾病靶点已经成为精准医学研究的重要发展方向,将为疾病研究提供新的思路,并对疾病的早期诊断、个体化治疗和指导用药等提供新的理论依据.本文详细介绍了基因组、转录组和表观组等系统组学研究在疾病靶点筛选方面出现的新技术手段和研究进展,并对它们之间的整合分析新策略和优势进行了讨论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁楠	中国科学院北京基因组研究所中国科学院基因组科学与信息重点实验室	8	43	2.0	6.0
5	方向东	中国科学院北京基因组研究所中国科学院基因组科学与信息重点实验室	27	152	8.0	11.0
6	谢兵兵	中国科学院北京基因组研究所中国科学院基因组科学与信息重点实验室	2	33	2.0	2.0
10	杨亚东	中国科学院北京基因组研究所中国科学院基因组科学与信息重点实验室	4	53	4.0	4.0